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TL;DR
Managed Deep Agents는 Skills를 통해 특정 작업 절차와 컨텍스트를 재사용 가능한 디렉토리 단위로 패키징한다. Skills는 `SKILL.md` 파일의 YAML frontmatter와 마크다운 본문으로 구성되며, Progressive Disclosure 방식을 통해 에이전트가 필요할 때만 상세 정보를 로드하여 컨텍스트 창을 효율적으로 사용한다. 사용자는 `mda dev`로 로컬에서 테스트하고 `mda deploy`를 통해 Context Hub에 배포하여 에이전트 간에 기능을 공유할 수 있다.
챕터별 상세
00:00
Skills 개념과 구조
Skills는 특정 작업 절차와 컨텍스트를 재사용 가능한 디렉토리 단위로 패키징한다. 프로젝트 루트의 `skills/` 디렉토리 하위에 각 스킬 폴더를 생성하고 `SKILL.md` 파일을 배치한다. 이 파일은 YAML frontmatter로 `name`과 `description`을 정의하며, 에이전트는 이를 통해 스킬의 존재와 목적을 파악한다.
스킬은 에이전트의 기능을 모듈화하여 관리하는 단위이다.
00:34
Progressive Disclosure 적용
에이전트는 모든 스킬 정보를 미리 로드하지 않는다. 스킬의 기본 정보만 먼저 파악하고, 필요하다고 판단될 때만 `SKILL.md`의 상세 내용을 읽어 컨텍스트를 확보한다. 이는 긴 대화나 복잡한 작업에서 에이전트의 컨텍스트 창 효율성을 극대화한다.
필요한 정보만 적시에 로드하여 토큰 사용량을 줄이는 최적화 기법이다.
yaml
name: question-asking
description: use this skill to ask follow up questions when the users initial question is vagueSKILL.md 파일의 YAML frontmatter 예시
01:41
Question-Asking 스킬 구현
`skills/qa/SKILL.md`를 생성하여 질문이 모호할 때 후속 질문을 던지는 스킬을 정의한다. `mda dev` 명령어로 에이전트를 실행하고 LangSmith Studio에서 테스트하면, 에이전트가 스킬 파일을 읽고 지시사항대로 동작하는 과정이 추적된다.
LangSmith Studio의 Tracing 기능을 통해 에이전트의 내부 동작을 확인할 수 있다.
05:17
스크립트 실행 스킬 추가
스킬 디렉토리에 파이썬 스크립트를 포함하여 복잡한 작업을 자동화한다. `simple-script` 스킬을 생성하고 `hello.py`를 작성한 뒤, 에이전트가 `execute` 도구를 통해 파이썬 명령어를 호출하여 스크립트를 실행하고 결과를 반환하는 과정을 확인한다.
스킬은 마크다운 파일뿐만 아니라 실행 가능한 코드도 포함할 수 있다.
python
print("hello world")스킬 디렉토리에 포함된 간단한 파이썬 스크립트
07:15
Context Hub 배포
`mda deploy` 명령어를 실행하면 로컬의 스킬이 Context Hub로 푸시된다. 배포된 스킬은 중앙에서 관리되어 여러 에이전트가 공유할 수 있으며, UI에서 직접 내용을 수정하고 저장하여 즉시 반영할 수 있다.
Context Hub는 배포된 스킬을 중앙에서 관리하고 공유하는 저장소이다.
용어 해설
- Managed Deep Agents
- — LangChain에서 제공하는 자율 에이전트 프레임워크로, 작업 절차와 컨텍스트를 구조화하여 에이전트가 복잡한 태스크를 수행하도록 돕는다.
- 점진적 공개(Progressive Disclosure)
- — 정보를 한 번에 모두 제공하지 않고, 에이전트가 필요로 하는 시점에 상세 정보를 로드하여 컨텍스트 창 사용량을 최적화하는 기법이다.
- Context Hub
- — LangSmith의 기능으로, 에이전트 간에 지시사항이나 스킬 등의 컨텍스트를 공유하고 관리하는 중앙 저장소이다.
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원문 발행 2026. 08. 20.수집 2026. 08. 20.출처 타입 YOUTUBE
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